抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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スタイル転送は,与えられたスタイルにおいて与えられた画像コンテンツを与えることであり,それはコンピュータビジョン基礎研究と産業応用の両方において重要な役割を持っている。深い学習に基づくアプローチの成功に続いて,この問題は非常に最近再発射されているが,保存コンテンツとスタイルの忠実なレンダリングの間のトレードオフのために,まだ困難なタスクのままである。本論文では,レンダリングされた画像におけるコンテンツとスタイルの寄与をバランスさせることを目的として,エンドツーエンド2ストリーム完全畳込みネットワーク(FCN)を提案した。提案したネットワークは符号器と復号器部分から構成されている。エンコーダ部分は,2つのFCNが独立に訓練され,意味内容を保存し,それぞれにおける忠実なスタイル表現を学習するために,コンテンツとFCNのためにFCNを利用する。次に,意味的コンテンツ特徴とスタイル表現特徴を適応的に連結し,復号器に供給して,スタイル転送(定型化)画像を生成した。提案したネットワークを訓練するために,損失ネットワーク,事前訓練したVGG-I6を用いて,コンテンツ損失とスタイル損失を計算し,両者とも特徴連接に対して効率的に使用した。著者らの集中的実験は,著者らの提案したモデルが,最新の方法よりも,コンテンツとスタイルにおいてよりバランスのとれた画像を生成することを示した。さらに,提案したネットワークは速度において効率を達成した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】
